spark reduce支持再次拆分计算么？

使用spark streaming 计算时间片设置了30秒，拿到数据后，进行 map ，然后进行计算 ，但是因为数据过大 常常出现超时 或者OOM

尝试将 时间片设置 更小 但是 因为计算周期本身需要几十秒 所以如果设置如1秒来减少每次的数据量，某一秒数据过大时很容易就crash了

但是发现 因为reduceNtrace中的数据量过大，最终生成的数据文本会非常大，有没有办法，类似patition那样
在做reduce计算的时候，按map以后的数据 根据分区计算，而减小reduce的数据量呢，

求大神们，解谜，，，谢谢！
伪代码如下：
log = log.map(Utils.getNgxData) \
    .reduce(Utils.recduceTrace) \

reduce没见过，map变种，mapPartitions是有的
mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。